文章标题：NViST: In the Wild New View Synthesis from a Single Image with Transformers 创建环境进入环境安装torch torchvision torchaudio安装其它依赖2. 数据下载与预处理2.1. 获取下载地址和密码点击链接 https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfU9

聚类(Clustering)是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。

作者提出MVSNet，基于多视图图像的深度估计网络。在网络中，首先在2D图像上进行特征提取得到特征图，然后通过可微分的单应变换，基于参考视图的相机视锥体构建3D代价体。然后使用3D卷积对代价体进行正则化，回归得到初始的深度图；初始的深度图通过参考图像优化得到最后的深度图。MVSNet可以灵活地处理任意数量视图，因为基于方差的代价指标可将多个特征代价提融合为一个特征代价体。MVSNet在大规模室内数

前言本文简单将各种开源视觉SLAM方案分为以下 7 类（固然有不少文章无法恰当分类）：·Geometric SLAM·Semantic / Learning SLAM·Multi-Landmarks / Object SLAM·VIO / VISLAM·Dynamic SLAM·Mapping·Optimization一、Geometric SLAM（20项）这一类是传统的基于特征点、直接法或半直

多传感器融合被证明是一种能够在SLAM任务中取得准确和鲁棒位姿估计的有效解决方案，因而在机器人应用中具有无限可能。本文提出了FAST-LIVO方法，一种快速的雷达-惯性-视觉里程计，其中包含了两个紧耦合的直接里程计子系统：一个VIO子系统和一个LIO子系统。LIO子系统registers激光的原始点云数据（而不是平面或者边上的特征点）到一个增量点云地图中。点云地图中的三维点带有颜色纹理信息，这样不

在数据挖掘中，异常检测（英语：anomaly detection）对不匹配预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。 通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。

路径规划是自动驾驶技术中最重要的部分，之前的文章有一些这方面的介绍，但是并不全面和系统：初探路径规划：主要从带约束的多项式拟合；贝赛尔曲线；三次样条差值；等角度介绍路径规划。动态避障规划：主要从周围车辆预测；轨迹初始化；避障优化轨迹等角度介绍轨迹规划。然而这些文章不够全面和系统，不免产生盲人摸象的感觉，这里结合百度Apollo较为系统和全面的介绍次轨迹规划。

以视觉为中心的自动驾驶技术近期因其较低的成本而引起了广泛关注，而预训练对于提取通用表示至关重要。然而，当前的以视觉为中心的预训练通常依赖于2D或3D预训练任务，忽视了自动驾驶作为4D场景理解任务的时序特征。这里通过引入一个基于世界模型的自动驾驶4D表示学习框架“DriveWorld”来解决这一挑战，该框架能够从多摄像头驾驶视频中以时空方式进行预训练。

Meshroom是一款基于AliceVision摄影测量计算机视觉框架的免费开源三维重建软件。OpenMVG库根据三维计算机视觉和结构的运动。OpenMVG提供了一个端到端的3D重建，它由图像框架组成，包含库、二进制文件和管道。这些库提供了简单的功能，如:图像处理，功能描述和匹配，功能跟踪，相机模型，多视图几何，旋转估计…该二进制文件解决了管道可能需要的单元任务:场景初始化、特征检测与匹配和运动重

Condution 是一款功能强大、简洁易用的开源任务管理工具，它可以帮助用户有效地管理日常任务，提高工作效率。如果您正在寻找一款免费、易于使用的任务管理工具，那么 Condution 是一个不错的选择。Github地址：GitHub: https://github.com/Shabang-Systems/Condution。